Skip navigation

5.1. Giá trị riêng, vector riêng của ma trận

Giá trị riêng, vector riêng của ma trận sẽ được giới thiệu tổng quát như sau

Định nghĩa

Giả sử $A$ là ma trận vuông cấp $n$. Số $\lambda$ gọi là trị riêng của $A$ nếu phương trình $Ax=\lambda x, (x\in {\mathbb{R}}^n)$ có nghiệm $x=\left[ \begin{array}{c}
x_1 \\
\vdots \\
x_n \end{array}
\right]\neq \left[ \begin{array}{c}
0 \\
\vdots \\
0 \end{array}
\right]$.

Chú ý. 

1) Vector  $x\neq \theta $  này được gọi là vector riêng ứng trị riêng $\lambda $.

2) Nếu $x$  là vector riêng của $A$ ứng trị riêng $\lambda $  thì $kx\ (0\neq k\in \mathbb{R})$ cũng là vector riêng của $A$ ứng trị riêng $\lambda $.

Ví dụ 1. 

Cho ma trận $A=\left[ \begin{array}{cc}
10 & -9 \\
4 & -2 \end{array}
\right]$.

Ta thấy, $\left[ \begin{array}{cc}
10 & -9 \\
4 & -2 \end{array}
\right]\left[ \begin{array}{c}
3 \\
2 \end{array}
\right]=\left[ \begin{array}{c}
12 \\
8 \end{array}
\right]=4\left[ \begin{array}{c}
3 \\
2 \end{array}
\right]$.

Nghĩa là, 4 là trị riêng của $A$ với vector riêng là $x=\left[ \begin{array}{c}
3 \\
2 \end{array}
\right]$ hay $x=(3,2)$.

Phương trình đặc trưng, cách xác định trị riêng, vector riêng

Để tìm trị riêng của ma trận vuông $A$, ta viết $Ax=\lambda x$ thành $Ax=\lambda Ix, (x\in {\mathbb{R}}^n)$ ($I$ là ma trận đơn vị cấp $n$).

Ta có, $(A-\lambda I)x=\theta$ đây là một hệ phương trình tuyến tính thuần nhất.

Nếu $A=\left[\begin{array}{cccc} {a_{11} } & {a_{12} } & {\ldots } & {a_{1n} } \\ {a_{21} } & {a_{22} } & {\ldots } & {a_{2n} } \\ {\ldots } & {} & {} & {} \\ {a_{n1} } & {a_{n2} } & {\ldots } & {a_{nn} } \end{array}\right]$ thì $A-\lambda I=\left[\begin{array}{cccc} {a_{11} -\lambda } & {a_{12} } & {\ldots } & {a_{1n} } \\ {a_{21} } & {a_{22} -\lambda } & {\ldots } & {a_{2n} } \\ {\ldots } & {} & {} & {} \\ {a_{n1} } & {a_{n2} } & {\ldots } & {a_{nn} -\lambda } \end{array}\right]$.

Ta có $(A-\lambda I)x=\theta $ là hệ $$\left\{\begin{array}{cccc} {(a_{11} -\lambda )x_{1} +} & {a_{12} x_{2} +} & {\ldots } & {+a_{1n} x_{n} =0} \\ {a_{21} x_{1} +} & {(a_{22} -\lambda )x_{2} +} & {\ldots } & {+a_{2n} x_{n} =0} \\ {\ldots } & {} & {} & {} \\ {a_{n1} x_{1} +} & {a_{n2} x_{2} +} & {\ldots } & {+(a_{nn} -\lambda )x_{n} =0} \end{array}\right..$$ Muốn cho $\lambda $ là trị riêng của $A$, điều kiện là hệ $(A-\lambda I)x=\theta $ có nghiệm không tầm thường, muốn thế điều kiện cần và đủ là $\det (A-\lambda I)=0$ hay $\left|\begin{array}{cccc} {a_{11} -\lambda } & {a_{12} } & {\ldots } & {a_{1n} } \\ {a_{21} } & {a_{22} -\lambda } & {\ldots } & {a_{2n} } \\ {\ldots } & {} & {} & {} \\ {a_{n1} } & {a_{n2} } & {\ldots } & {a_{nn} -\lambda } \end{array}\right|=0$ là phương trình để xác định các giá trị riêng của $A$, được gọi là phương trình đặc trưng của ma trận vuông $A$.

Hướng dẫn tìm giá trị riêng, vector riêng

Ví dụ 2.  Hãy tìm vector riêng của ma trận $A=\left[ \begin{array}{cc}10 & -9 \\4 & -2 \end{array}\right]$.

Hướng dẫn. Trước hết cần xác định trị riêng của ma trận $A$.

Xét phương trình đặc trưng của $A$: $\left| \begin{array}{cc}10-\lambda & -9 \\4 & -2-\lambda \end{array}\right|=0$ $$\Leftrightarrow {\lambda }^2-8\lambda +16=0\Leftrightarrow {\left(\lambda -4\right)}^2=0\Leftrightarrow \lambda =4.$$ Vậy, $A$ có một trị riêng (bội 2) $\lambda =4$.

Tiếp theo, ta tìm vector riêng của $A$ ứng trị riêng $\lambda =4$.

Giả sử, $x=\left[\begin{array}{c}x_1 \\x_2 \end{array}
\right]$ là vectơ riêng của $A$ ứng trị riêng $\lambda $ thì $x$ là nghiệm không tầm thường của hệ $$\left\{ \begin{array}{c}
(10-\lambda )x_1-9x_2=0 \\
4x_1+\left(-2-\lambda \right)x_2=0 \end{array}
\right..$$ Với $\lambda =4$ ta có hệ $\left\{ \begin{array}{c}6x_1-9x_2=0 \\4x_1-6x_2=0 \end{array}\right. \Rightarrow \left\{\begin{array}{c}x_1=\frac{3}{2}x_2 \\x_2\in \mathbb{R}\end{array}\right.$

Vậy, vector riêng của $A$ ứng trị riêng $\lambda =4$ là: $$x=\left[ \begin{array}{c}x_1 \\x_2 \end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{\frac{3}{2}x}_2 \\x_2 \end{array}\right]=t\left[ \begin{array}{c}3 \\2 \end{array}\right],\ \ 0\neq \ t\in \mathbb{R}.$$

Ví dụ 3. Hãy tìm trị riêng và vector riêng của ma trận $A=\left[ \begin{array}{cc}3 & 5 \\0 & 7 \end{array}\right]$.

Hướng dẫn. Tương tự Ví dụ 2, trước hết tìm trị riêng của ma trận $A$.

Xét phương trình đặc trưng của $A$: $$\left| \begin{array}{cc}3-\lambda  & 5 \\ 0 & 7-\lambda \end{array}\right|=0 \Leftrightarrow \left(3-\lambda \right)\left(7-\lambda \right)=0\Rightarrow \lambda =3\text{ hoặc }\lambda =7.$$ Vậy $A$ có 2 trị riêng ${\lambda }_1=3;\ {\lambda }_2=7$.

Tiếp theo, ta tìm vector riêng của $A$ ứng trị riêng $\lambda$.

Giả sử,  $x=\left[ \begin{array}{c}x_1 \\x_2 \end{array}\right]$ là vector riêng của $A$ ứng với trị riêng $\lambda$ thì $x$ là nghiệm không tầm thường của hệ $$\left\{ \begin{array}{c}
\left(3-\lambda \right)x_1+5x_2=0 \\0x_1+\left(7-\lambda\right)x_2=0 \end{array}\right..$$ Với ${\lambda }_1=3$ ta có hệ $\left\{ \begin{array}{c}0x_1+5x_2=0 \\0x_1+4x_2=0 \end{array}\right. \Rightarrow \begin{cases}x_1\in\mathbb{R}\\x_2=0 \end{cases}$. 

Vậy vector riêng của $A$ ứng với trị riêng ${\lambda}_1=3$ là $$\ x=\left[ \begin{array}{c}x_1 \\x_2 \end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}x_1 \\0 \end{array}\right]=t\left[ \begin{array}{c}1 \\0 \end{array}\right],\\ 0\neq \ t\in \mathbb{R}.$$

Tương tự, ta có vector riêng của $A$ ứng trị riêng $\ {\lambda }_2=7$ là: $$x=\left[ \begin{array}{c}x_1 \\x_2 \end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{\frac{5}{4}x}_2 \\x_2\end{array}\right]=s\left[ \begin{array}{c}5 \\4 \end{array}\right],\ \ 0\neq \ s\in \mathbb{R}.$$ 

Vấn đề chéo hóa ma trận

Định nghĩa. Giả sử $A$ là ma trận vuông cấp $n$, nếu tồn tại ma trận khả đảo $P$ sao cho $P^{-1}AP$ là ma trận đường chéo, thì ta nói $A$ chéo hóa được và $P$ là ma trận làm chéo hóa $A$.

Chú ý. $A$ chéo hóa được khi và chỉ khi $A$ có $n$ trị riêng khác nhau.

Ví dụ 4. Ma trận $A=\left[\begin{array}{cc} {3} & {5} \\ {0} & {7} \end{array}\right]$ chéo hóa được.

Hướng dẫn. Vì $A$ có 2 trị riêng thực khác nhau $\lambda _{1} =3,\lambda _{2} =7$.

Định lý. $A$ chéo hóa được khi và chỉ khi $A$ có $n$ vector riêng độc lập tuyến tính.

Ví dụ 5.  Ma trận $A=\left[\begin{array}{cc} {3} & {5} \\ {0} & {7} \end{array}\right]$ chéo hóa được.

Hướng dẫn.  Ngoài cách giải thích ở Ví dụ 4, ta có thể giải thích: vì $A$ có đủ 2 vector riêng độc lập tuyến tính, chẳng hạn $\left\{\left[\begin{array}{c} {1} \\ {0} \end{array}\right],\left[\begin{array}{c} {5} \\ {4} \end{array}\right]\right\}$ (dễ thấy, $\left|\begin{array}{cc} {1} & {0} \\ {5} & {4} \end{array}\right|=4\ne 0$ nên họ 2 vector này độc lập tuyến tính)

Còn ma trận $A=\left[\begin{array}{cc} {10} & {-9} \\ {4} & {-2} \end{array}\right]$ không chéo hóa được vì không đủ 2 vector riêng độc lập tuyến tính.

Cách tìm ma trận $P$ làm chéo hóa $A$

- Tìm $n$ vector riêng độc lập tuyến tính $p{}_{1} ,p{}_{2} ,...,p{}_{n} $.

- Lập ma trận $P$ với các cột là các vector riêng vừa tìm được.

- Ma trận $P^{-1}AP$ là ma trận đường chéo có các phần tử chéo, trong đó là trị riêng của $A$ ứng với vector riêng $p_{i} $.

Ví dụ 6.  Ma trận $A=\left[\begin{array}{cc} {3} & {5} \\ {0} & {7} \end{array}\right]$ trong các ví dụ trên, có $p_{1} =\left[\begin{array}{c} {1} \\ {0} \end{array}\right],p_{2} =\left[\begin{array}{c} {5} \\ {4} \end{array}\right]$  là 2 vector độc lập tuyến tính.

 Vậy, $A$ chéo hóa được và ma trận làm chéo hóa $A$ là: $P=\left[\begin{array}{cc} {1} & {5} \\ {0} & {4} \end{array}\right]$ hoặc $P=\left[\begin{array}{cc} {5} & {1} \\ {4} & {0} \end{array}\right]$.

Nếu $P=\left[\begin{array}{cc} {1} & {5} \\ {0} & {4} \end{array}\right]$ thì ma trận $P^{-1} AP=\left[\begin{array}{cc} {3} & {0} \\ {0} & {7} \end{array}\right]$, còn nếu $P=\left[\begin{array}{cc} {5} & {1} \\ {4} & {0} \end{array}\right]$ thì ma trận $P^{-1} AP=\left[\begin{array}{cc} {7} & {0} \\ {0} & {3} \end{array}\right]$.